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Tipo: Dissertação
Título: Apoiando o reúso em uma plataforma de ecossistema de software científico através do gerenciamento de contexto e de proveniência
Autor(es): Ambrósio, Lenita Martins
Primeiro Orientador: David, José Maria Nazar
Membro da banca: Braga, Regina Maria Maciel
Membro da banca: Arbex, Wagner Antônio
Membro da banca: Santos, Neide dos
Membro da banca: Amorim, Fernanda Araújo Baião
Resumo: Considerando o cenário de experimentação científica atual e o crescente uso de aplicações em larga escala, o gerenciamento de dados de experimentação está se tornando cada vez mais complexo. O processo de experimentação científica requer suporte para atividades colaborativas e distribuídas. O gerenciamento de informações contextuais e de proveniência desempenha um papel fundamental no domínio neste domínio. O registro detalhado das etapas para produzir resultados, bem como as informações contextuais do ambiente de experimentação, pode permitir que os cientistas reutilizem esses resultados em experimentos futuros e reutilizem o experimento ou partes dele em outro contexto. O objetivo deste trabalho é apresentar uma abordagem de gerenciamento de informações de proveniência e contexto que apoie pesquisadores no reúso de conhecimento sobre experimentos científicos conduzidos em uma plataforma colaborativa e distribuída. Primeiramente, as fases do ciclo de vida do gerenciamento de contexto e proveniência foram analisadas, considerando os modelos existentes. Em seguida, foi proposto um framework conceitual para apoiar a análise de elementos contextuais e dados de proveniência de experimentos científicos. Uma ontologia capaz de extrair conhecimento implícito neste domínio foi especificada. Essa abordagem foi implementada em uma plataforma de ecossistema científico. Uma avaliação realizada por meio de estudos de caso evidenciou que essa arquitetura é capaz de auxiliar os pesquisadores durante a reutilização e reprodução de experimentos científicos. Elementos de contexto e proveniência de dados, associados a mecanismos de inferência, podem ser utilizados para apoiar a reutilização no processo de experimentação científica.
Abstract: Considering the current experimentation scenario and the increasing use of large-scale applications, the experiment data management is growing complex. The scientific experimentation process requires support for collaborative and distributed activities. Managing contextual and provenance information plays a key role in the scientific domain. Detailed logging of the steps to produce results, as well as the environment context information could allow scientists to reuse these results in future experiments and reuse the experiment or parts of it in another context. The goal of this work is to present a provenance and context metadata management approach that support researchers in the reuse of knowledge about scientific experiments conducted in a collaborative and distributed platform. First, the context and provenance management life cycle phases were analyzed, considering existing models. Then it was proposed a conceptual framework to support the analysis of contextual elements and provenance data of scientific experiments. An ontology capable of extracting implicit knowledge in this domain was specified. This approach was implemented in a scientific ecosystem platform. An evaluation conducted through case studies shown evidences that this architecture is able to help researchers during the reuse and reproduction of scientific experiments. Context elements and data provenance, associated with inference mechanisms, can be used to support the reuse in scientific experimentation process.
Palavras-chave: Proveniência de dados
Elementos de contexto
Reúso
Experimentos científicos
Workflows científicos
E-Science
Data provenance
Contextual elements
Reuse
Scientific experiments
Scientific workflows
E-Science
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla da Instituição: UFJF
Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/8077
Data do documento: 14-Set-2018
Aparece nas coleções:Mestrado em Ciência da Computação (Dissertações)



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